真人龙虎斗下载:關乎快遞企業的“命脈”,這種人才怎么培養?

2019-05-22 11:09

真人龙虎斗透视 www.lxyedt.com.cn 關乎快遞企業的“命脈”,這種人才怎么培養?

快遞企業最關注的話題莫過于:如何增強快遞企業的數據競爭力,給業務經營賦能。

 

  各家企業紛紛砸重金投入大數據項目、招攬專業人才,有些卻發現錢花了,企業還是沒步入數據化轉型的通途,甚至連門都沒入。眼看著阿里和騰訊的“數據+算法”的玩法不斷升級,諸多快遞企業高管們不約而同地提到了一個問題:難以組建數據團隊和培養數據人才。其中的原因很明確:缺乏組織驅動力、缺乏內部孵化的能力。

 

  組織驅動力

 

  數據轉型的發動機

 

  快遞企業數據化轉型是系統工程,少不了組織上下的推進。特別是落地階段,沒有穩健的數據團隊,花再多的錢,數據工作也流于表面。

 

  缺乏全職的數據團隊也是目前大部分快遞企業的普遍現狀,在這類企業的數據轉型工作推進中,存在數據文化缺失、業務部門不重視不配合、業務模式落后等老大難問題,有些連數據質量完善、平臺架構規劃、平臺功能設計等技術問題也變成了讓人頭疼的“攔路虎”。

 

  有些快遞企業選擇花錢找顧問做咨詢,借鑒先進的行業經驗。這些合作伙伴一般只做兩件事:引入整體規劃,解決當下問題。而對于培養數據文化、引入數據化管理模式等影響企業運營根基的問題,還是需要內生力量來消化解決?;瘓浠八?,如果數據化轉型是影響快遞企業生死攸關的一場內部的變革,在這場自我更新中,外部的力量固然不可缺少,但是最終幫助快遞企業破殼而出的還要靠自己,外部團隊解決不了內部能力不足的問題。

 

  具體到快遞企業的每一項研究,都需要屬于研究項目自身的“數據+算法”。在快遞企業,總部的大多數人員都在承擔研究者的角色,而往往這些人缺乏每一項研究項目的“數據+算法”。

 

  一般情況下,數據團隊根據企業的實際需求來逐漸構建。不能說動輒組建百人以上的數據團隊,至少推進團隊是專人專崗。不少傳統企業在轉型的過程中就從2-3個人的數據組開始,摸著石頭過河,逐漸通過數據團隊給出企業看得到的價值成果,再基于成果和問題有針對性地擴充團隊資源,才是大部分企業數據團隊構建的務實策略。

 

  內部孵化力

 

  數據轉型的造血干細胞

 

  從另一方面看,如果缺少系統的數據人才培養機制,就沒有能力把快遞企業的數據現狀和轉型目標進行結合再實施落地,團隊就容易陷入重要業務問題解決不了的狀態,只是增加了做報表和分發報表的人,反而會成為負擔。例如常常出現下面問題:

 

  “為什么在企業里成為了業務部門的取數機?”

 

  “為什么做出了數據價值,管理者無動于衷?”

 

  “為什么業務預測算法不斷優化,業務部門并不關注?”

 

  “為什么學了那么多統計知識,在企業用得上的寥寥無幾?”

 

  其背后原因可能有兩點:第一,技術價值與業務價值在快遞企業內部無法有效平衡;第二,個人學習和實際工作難以在企業數據實踐中良性循環。

 

  塑造快遞企業的內部數據人才的孵化力,至少需要包括一下幾個方面:

 

  技術類專家能力培養。比如IT團隊的轉型者,找到信息技術和業務的平衡點,更加聚集在適合企業的數據技術價值變現上。

 

  業務類專家能力培養。比如快遞、快運、倉儲、國際等業務團隊的轉型者,找到通過較低的技術門檻學習,更加聚集在業務問題通過數據工具與方法的解決上。

 

  創新型人才能力培養。比如關聯思維能力、視野拓展能力,找到頭腦風暴和現實業務的結合點,最終落實在經營管理成效的提升上。

 

  業務專家、技術專家和創新型人才的組織協同能力,需構建合理的配合機制和流程,一是把三類人才有效地整合到數據團隊,這是內部孵化能力的難點;二是在實際工作中能夠有機配合,發揮特長,讓業務、技術和創新實現良性循環、相互促進,不斷內部培養,幫助相關人員進行轉型。

 

  個人學習與部門計劃的融合能力,需要通過針對性更強的訓練營,把個人學習的期望和部門的數據計劃進行結合,解決個人價值低,部門能力難以增強的問題,讓個人目標和企業收益實現良性循環是數據團隊成熟的重要標志。

 

  上述的培養機制和方法論很難從現有的IT管理或者HR策略中獲取,對于中國絕大多數快遞快運企業來講這是個“從0到1”的過程,是一個絕對稀缺的經驗。目前行業里很少有企業將自身成功的案例經驗分享出來,因為這樣的方法論和案例一定涉及到企業的核心運營機制、關鍵的數據指標,是一個公司的機密所在。

 

  這也就造成了信息不對稱和人才稀缺的現象,諸多快遞企業在數據之門外摸索探尋,手握資金卻始終不得其法。但是,快遞行業的明天就在此,快遞企業的明天也就在此。“打通上下游、拓展產業鏈、畫大同心圓、構建生態圈”、快遞暫行條例和電子商務法的核心就在此。

 
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